Descripción

Tipología

Master
Metodología

En línea
Duración

9 Meses

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Fechas disponibles
Prácticas en empresa

Sí

¿Te apasiona el mundo del análisis de datos? ¿Quieres convertirte en un experto en Big Data y Data Analytics? ¡Tenemos la formación ideal para ti! Este máster tiene como objetivo principal formar profesionales altamente capacitados en técnicas y herramientas de big data, así como en la aplicación de modelos analíticos en diferentes contextos empresariales.

Emagister te brinda la oportunidad de recibir una formación actualizada a través de este Máster en Big Data y Data Analytics. Durante tus estudios, se te introducirá en el mundo de la gestión de bases de datos, de tal modo que, para comenzar, habrás de aprender a extraer y almacenar grandes volúmenes de información en la nube, para que, una vez obtenidos, se puedan analizar mediante el uso de distintas herramientas tecnológicas, como Hadoop, Python, R o SQL. Al mismo tiempo, el curso te dotará de habilidades esenciales para la toma de decisiones, que es el objetivo final del análisis de datos.

Como puedes comprobar, este programa formativo, diseñado por expertos de UNISEB - Instituto Superior Europeo de Barcelona, te preparará para enfrentarte a los retos que supone la administración y análisis de datos a gran escala y te otorgará unas aptitudes y conocimientos que te convertirán en un experto de la materia.

Precisiones importantes

¿Qué objetivos tiene esta formación?: -Evaluar de forma crítica la influencia de las variables del entorno —económicas, sociales, legales y culturales— en la gestión empresarial y en el logro de los objetivos organizacionales.
-Medir y analizar factores del entorno que afectan directamente el rendimiento y la toma de decisiones en las unidades empresariales.
-Desarrollar una visión estratégica sobre el valor de los datos como motor de transformación empresarial y ventaja competitiva.
-Comprender la evolución del análisis de datos y su papel fundamental en la innovación y adaptación organizacional.
-Interpretar correctamente los resultados derivados de modelos analíticos y predictivos para impulsar decisiones basadas en evidencia.
-Aplicar las mejores prácticas en el ciclo de vida de los datos: desde su recopilación, tratamiento y análisis hasta su visualización y presentación efectiva ante distintos públicos de interés.
-Liderar con eficacia proyectos de Big Data y Data Analytics en entornos complejos, cambiantes y altamente competitivos.

¿Esta formación es para mí?: -Profesionales con experiencia en tecnología y datos: Que buscan asumir roles de liderazgo en proyectos de análisis avanzado, inteligencia de negocio y gestión estratégica de datos.
-Líderes emergentes en analítica de datos: Interesados en desarrollar habilidades directivas para acceder a posiciones de mayor responsabilidad en entornos basados en datos.
-Emprendedores tecnológicos y del ámbito digital: Que desean adquirir competencias clave para lanzar, gestionar y escalar negocios centrados en Big Data y analítica.
-Graduados en ingeniería, informática, matemáticas, economía u otras áreas afines: Que desean complementar su formación académica con un enfoque aplicado y actual en el análisis de grandes volúmenes de datos.
-Profesionales en transición de carrera: Que buscan reinventarse o especializarse en el ámbito de la analítica, incorporando una base sólida en ciencia de datos, herramientas tecnológicas y gestión de la información.
-Consultores en datos y analítica: Que desean potenciar sus capacidades técnicas y estratégicas para ofrecer mayor valor añadido en proyectos de transformación digital y toma de decisiones basada en datos.
-Especialistas funcionales en áreas como marketing, finanzas, recursos humanos o logística: Que desean integrar la analítica de datos a sus funciones para optimizar procesos y mejorar el rendimiento organizacional.
-Directivos y gerentes: Que buscan actualizar sus conocimientos en gestión de datos y tecnologías analíticas para liderar con éxito en un entorno empresarial cada vez más orientado al dato.

¿Qué pasará tras pedir información?: Una vez recibida tu solicitud, un trabajador del centro se pondrá en contacto contigo para ofrecerte toda la información necesaria para realizar el proceso de inscripción y de matriculación.

Precio a usuarios Emagister:

Requisitos: Para poder acceder a nuestros Másters, los solicitantes deberán cumplir los siguientes requisitos:
-Estar en posesión de un título de Grado, Arquitectura, Ingeniería Superior o Técnica, Licenciatura, Diplomatura u otro título.
-Profesionales con proyección profesional en el puesto desempeñado.
-Estudiantes cursando una carrera universitaria o estudios superiores equivalentes.

En el caso que no cumplas con ninguna de las condiciones anteriores, por favor contacta con la escuela y el departamento de admisiones valorará tu caso particular.

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Opiniones

Materias

Big Data Industry
Big Data Project
Inteligencia artificial
Aplicación del big data
Business Intelligence
Protección de datos
E-business
Management
Big Data

Programa académico

BLOQUE 1: BIG DATA INDUSTRY
Tema 1. ¿Qué es el big data?
Tema 2. Big Data Project Management
Tema 3. Metodologías Agile + SCRUM
Tema 4. Inteligencia Artificial en la era del big data
Tema 5. Aplicación del big data

BLOQUE 2: BUSINESS INTELLIGENCE
Tema 1. Introducción al Business Intelligence
Tema 2. Tipos y selección de Business Intelligence
Tema 3. Cuadros de mando
Tema 4. Fuentes de datos

Tema 5. Data quality

BLOQUE 3. DATA ANALYSIS
Tema 1. Estadística
Tema 2. Métricas
Tema 3. Regresión y Correlación
Tema 4. Probabilidad
Tema 5. Distribuciones
Tema 6. Intervalos de confianza
Tema 7. Introducción a los contrastes de hipótesis
Tema 8. Estadística con R

BLOQUE 4: DATA STORAGE
Tema 1. Apache Hadoop
Tema 2. El ecosistema Hadoop
Tema 3. Apache Spark
Tema 4. Tecnologías para Streaming
Tema 5. Sistemas de ficheros y plataformas para big
data en cloud

BLOQUE 5: DATABASE MANAGEMENT
Tema 1. Introducción al dato
Tema 2. El gobierno del dato
Tema 3. Privacidad y protección de datos
Tema 4. Data storage
Tema 5. Data management en el marketing

BLOQUE 6. INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Tema 1. Introducción al análisis de datos con Python
Tema 2. Introducción al machine learning
Tema 3. Machine learning supervisado
Tema 4. Machine learning no supervisado
Tema 5. Reinforcement Learning
Tema 6. Fundamentos de Deep Learning

BLOQUE 7: TECNOLOGÍAS DE BASES DE DATOS
Tema 1. Fundamentos de bases de datos
Tema 2. Data technology
Tema 3. Práctica de SQL (MySQL)
Tema 4. Práctica de NoSQL. MONGODB
Tema 5. Práctica de NoSQL (HBase)
Tema 6. Bases de datos de grafos
Tema 7. Bases de datos en cloud

BLOQUE 8. VISUALIZACIÓN DE DATOS
Tema 1. Teoría de la visualización de datos
Tema 2. Python
Tema 3. CARTO
Tema 4. Power BI
Tema 5. Google Data Studio

BLOQUE 9. API Y SERVICIOS EN LA NUBE
Tema 1. Concepto y rol estratégico de las APIs
(Application Programming Interfaces)
Tema 2. Tipos de APIs (REST, GraphQL, SOAP) y criterios
para su adopción
Tema 3. Arquitectura Basada en Microservicios
Tema 4. Contenedorización y Docker ç
Tema 5. Puesta en contexto del cloud computing
Tema 6. Diseño y ciclo de vida de las APIs
Tema 7. Modelos de servicio y proveedores cloud
Tema 8. Dimensión estratégica y financiera del cloud
Tema 9. Gobernanza de datos, cumplimiento normativo
y gestión del riesgo
Tema 10. Arquitectura serverless y FaaS
Tema 11. Integración de microservicios, contenedores y
serverless
Tema 12. Casos prácticos y tendencias futuras

BLOQUE 10. DIRECCIÓN DE PROYECTOS TIC
Tema 1. Introducción a ITIL
Tema 2. ¿Por qué ITIL?
Tema 3. Historia y evolución de ITIL
Tema 4. Fundamentos de la dirección de proyectos TIC
Tema 5. Objetivos y beneficios de adoptar ITIL en la
gestión de servicios de TI
Tema 6. Componentes y estructura de ITIL
Tema 7. Principales publicaciones y versiones de ITIL
Tema 8. Estructura general y conceptos clave
Tema 9. Prácticas de ITIL, KPIs, Cadena de Valor del
Servicio
Tema 10. Introducción a la gestión de servicios y ciclo
de vida en ITIL

Tema 11. El ciclo de vida del servicio en ITIL
Tema 12. Relación entre las fases del Ciclo de Vida del
Servicio y su contribución a la calidad del servicio
Tema 13. ITIL y DevOps: Integración y Colaboración en
Entornos Ágiles
Tema 14. Roles clave en ITIL
Tema 15. Relaciones entre los roles en ITIL
Tema 16. Introducción
Tema 17. Estrategia del servicio
Tema 18. Diseño del servicio
Tema 19. Transición del servicio en ITIL
Tema 20. Operación del servicio en ITIL
Tema 21. Mejora Continua del Servicio
Tema 22. Gestión de la Calidad del servicio
Tema 23. Mejora Continua del Servicio
Tema 24. Herramientas y técnicas para la Mejora
Continua
Tema 25. Herramientas de gestión de servicios
Tema 26. Funcionalidades críticas para soportar
procesos ITIL
Tema 27. Integración con otras Herramientas
Tema 28. Importancia de la integración para una gestión
eficaz de servicios

BLOQUE 11. AUDITORÍA Y CALIDAD DE LOS SISTEMAS
INFORMÁTICOS
Tema 1. Definición y Conceptos Básicos de la Calidad en
Sistemas Informáticos
Concepto de Calidad
Tema 2. Factores que influyen en la Calidad
Tema 3. Planificación de la calidad
Tema 4. Gestión de la calidad en proyectos de Software
Tema 5. Organización de un Plan de Calidad
Tema 6. Control de la Calidad
Tema 7. Métodos del control de la Calidad
Tema 8. Pruebas de Calidad en Sistemas Informáticos
Tema 9. Ejemplo práctico de aplicación de diferentes
tipos de pruebas en un proyecto de software
Tema 10. Estrategia de pruebas
Tema 11. Mejora continua en el proceso de pruebas
Tema 12. Métricas y Herramientas para Medir la Calidad
Tema 13. Herramientas de evaluación de Calidad
Tema 14. Herramientas Específicas
Tema 15. Calidad en las fases del desarrollo
Tema 16. Ejemplos reales de cada fase del desarrollo
Tema 17. Mejora Continua
Tema 18. Implementación en el Ciclo de Mejora
Continua
Tema 19. Revisión en el Ciclo de Mejora Continua

BLOQUE 12. SERVICIOS Y APLICACIONES WEB
Tema 1. Introducción al Desarrollo de Aplicaciones Web
(DAW)
Tema 2. Conceptos Básicos de Desarrollo Web
Tema 3. Arquitecturas Client-Server
Tema 4. Frontend vs Backend
Tema 5. Lenguajes y tecnologías fundamentales: HTML,
CSS y JavaScript
Tema 6. Herramientas y entornos de desarrollo
Tema 7. Gestión de proyectos y dependencias
Tema 8. Introducción a frameworks y librerías
Tema 9. Crear una página Web estática con HTML y CSS
Tema 10. Introducción a Git: Commits y pushes básicos
Tema 11. Fundamentos de la Arquitectura MVC
Tema 12. Implementación del MVC en Aplicaciones Web
Tema 13. Patrones de Diseño Relacionados
Tema 14. Integración de MVC con Tecnologías Frontend
Tema 15. Manejo de Rutas y URLs Amigables
Tema 16. Seguridad y autenticación en aplicaciones
MVC
Tema 17. ASP.NET Core
Tema 18. Razor Pages
Tema 19. ASP.NET Core MVC
Tema 20. Integración de HTML, CSS y JavaScript en
ASP.NET Core
Tema 21. Introducción a Vue.js
Tema 22. Desarrollo con Vue.js
Tema 23. Introducción a Angular
Tema 24. Desarrollo con Angular
Tema 25. Comparativa entre Vue.js y Angular
Tema 26. Creación de APIs RESTful con ASP.NET Core
Tema 27. Seguridad en APIs
Tema 28. Documentación y pruebas de APIs
Tema 29. Integración del Backend con Frontend
(Vue.js/Angular)

MÓDULO 13. TECNOLOGÍA Y DESARROLLO EN
DISPOSITIVOS MÓVILES
Tema 1. Sistemas de Comunicación Inalámbricos
Tema 2. Comunicaciones Inalámbricas
Tema 3. Pasado, presente y futuro de las
Comunicaciones Inalámbricas
Tema 4. Introducción a los Dispositivos móviles
Tema 5. Componentes de los dispositivos móviles
Tema 6. Redes a las que puede acceder un dispositivo
móvil
Tema 7. Lenguajes de programación para móviles
Tema 8. Ejemplos de entornos de programación
tecnológicos móviles

Tema 9. Metodología de desarrollo de aplicaciones
móviles
Tema 10. Características de un proyecto de desarrollo
para dispositivos móviles
Tema 11. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
Tema 12. Planificación y dirección de proyectos
Tema 13. Fundamentos del desarrollo de aplicaciones
móviles sobre Android
Tema 14. Interfaz gráfica de usuario (GUI) en Android
Tema 15. Herramientas de desarrollo Android
Tema 16. Diseño de aplicaciones móviles
Tema 17. Buenas prácticas de diseño
Tema 18. Problemática de la seguridad en dispositivos
móviles
Tema 19. Seguridad en las comunicaciones
inalámbricas
Tema 20. Seguridad en el sistema operativo y las
aplicaciones
Tema 21. Seguridad para el usuario
Tema 22. Prácticas de seguridad recomendada
Tema 23. Ecosistema de aplicaciones móviles y app
stores
Tema 24. Modelos de negocio para aplicaciones móviles
Tema 25. Marketing y tecnología móvil
Tema 26. Planificación y dirección de proyectos
tecnológicos móviles

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